Diffuse optical tomography to monitor the photocoagulation front during interstitial photothermal therapy: Numerical simulations and measurements in tissue-simulating phantoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Near-infrared interstitial photothermal therapy (PTT) is currently undergoing clinical trials as an alternative to watchful waiting or radical treatments in patients with low/intermediate-risk focal prostate cancer. Currently, magnetic resonance imaging (MRI)-based thermography is used to monitor thermal energy delivery and determine indirectly the completeness of the target tumor destruction while avoiding damage to adjacent normal tissues, particularly the rectal wall. As an alternative, transrectal diffuse optical tomography (TRDOT) is being developed to image directly the photocoagulation boundary based on the changes in tissue optical properties, particularly scattering. An established diffusion-theory finite-element software platform was used to perform forward simulations to determine the sensitivity of changes in the optical signal resulting from a growing coagulated lesion with optical scattering contrast, for varying light source-detector separations in both longitudinal and transverse imaging geometries. The simulations were validated experimentally in tissue-simulating phantoms using an existing continuous-wave TRDOT system, in a configuration that is representative of one potential intended clinical use. This provides critical guidance for the optimum design of the transrectal applicator probe, in terms of achieving maximum sensitivity to the presence of the coagulation boundary and, consequently, the highest accuracy in determining the boundary location relative to the rectal wall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».